品牌破圈向好，操作上空涨虚跌必须看清

  最近首届CMG中国电影盛典在北京举办，百位电影人齐聚，现场颁发了多项年度荣誉，全景展现了国内电影行业的繁荣态势。作为本次盛典的播出合作品牌，国内知名能量饮料品牌战马也全系列亮相，完成了一次从年轻文化圈层到主流文化的破圈。这些年这个品牌从电竞赛事共建、CBA联赛赞助，到国漫植入、热门电影合作，一直在深耕年轻消费群体，近期更是完成了包装、口味的全面焕新，推出多款零糖新品，贴合当下健康消费的趋势，走出了一条清晰的长期主义品牌建设路线。前阵子有个朋友看到快消赛道接连出现这种品牌向好的消息，觉得相关方向肯定有机会，冲进去结果套了好一阵。其实很多时候我们看到的利好消息、甚至是股价走势，都不一定能反映真实的交易意愿，这时候用客观的量化大数据来做判断，反而能少走很多弯路。

一、看得见的走势，看不见的交易行为

  做投资久了大家肯定都有过这种感受：明明看着走势要涨，进去就亏；明明看着要跌，卖了就涨。其实本质上我们看到的K线走势，很多时候是市场想让我们看到的内容，背后真实的交易行为，光看K线根本摸不透。就像下面这两组走势，左边的个股整体上行，但过程里有好几次大幅调整，放在当时谁都拿不准是不是要拐头向下；右边的个股整体下行，但过程里有好几次强势反弹，很容易让人以为是触底反转。但如果用量化大数据的视角来看，一切就清晰很多，图里的橙色柱体就是「机构库存」数据，反映的是机构大资金的交易活跃程度，「机构库存」越活跃，说明机构资金参与交易的意愿越强。看图1：

  把「机构库存」数据叠加上去之后就能发现，左边的个股虽然调整幅度不小，但整个过程里「机构库存」一直保持活跃，说明机构资金全程都在积极参与，震荡并没有影响机构的参与意愿；而右边的个股每次反弹看起来势头都很猛，但「机构库存」基本没有，说明机构资金根本没参与这波反弹，涨势自然很难延续。

二、虚跌空涨，藏在K线里的假象

  这种看似要跌实际是「虚跌」、看似要涨实际是「空涨」的情况，在市场里太常见了，很多时候大家踩坑就是被这些表面走势骗了。就像下面这两组走势，左边的个股先后两次出现看着像见顶的走势：第一次是两个涨停之后连续下跌，直接补掉了之前的跳空缺口，按常规思路看很像是资金快进快出跑路了；第二次是五连板之后出现两阴夹一阳的走势，之后连续低开又补了一次缺口，怎么看都像是涨到头了，但实际后面还在持续走高。而右边的个股更有迷惑性，先后三次出现强势反弹，第一次五连阳，第二次调整之后快速冲高，第三次甚至抬高了底部，看着像是见底反转，结果每次进去都被套。但叠加「机构库存」数据就会发现，左边的个股两次看似大跌的过程里，「机构库存」一直活跃，说明机构根本没有离场的意愿，那些下跌都是「虚跌」；而右边的三次反弹过程里，「机构库存」基本消失，说明机构根本没参与，都是「空涨」，自然涨不长久。看图2：

  很多人可能会说，这种波动大的个股本来就难判断，如果是走势平稳的单边趋势肯定不会错，其实不然，哪怕只有一次调整，照样容易判断错。就像下面这两组走势，左边的个股高位回落，看着像是涨到头要转跌了，结果没多久就重新走高；右边的个股调整之后出现反弹，看着像是调整到位要重启涨势了，结果没涨两天又继续下行。叠加「机构库存」就会明白，左边的个股下跌过程中「机构库存」一直保持活跃，说明机构资金根本不在意短期调整，所以后面能很快回去；右边的个股反弹过程中「机构库存」已经消失，说明机构没有参与这波反弹，自然很难持续。看图3：

三、量化思维，剔除情绪干扰的利器

  其实很多时候我们判断错，不是不够聪明，而是被情绪带着走了：看到利好就觉得要涨，看到下跌就恐慌，看到反弹就贪婪，这些本能的情绪反应，恰恰是投资里最大的阻碍。量化大数据的好处就在于，它完全是客观数据，不受任何情绪、消息的干扰，能直接帮我们看到最真实的交易行为。就像下面这两组走势，左边的个股上涨过程中两次出现连续跳空下跌，尤其是第二次下跌还是跳空低开，看着特别像做头，很容易就被洗出去错过后面的上涨；右边的个股下跌过程中两次出现强势反弹，第一次是七连阳，第二次甚至跳空高开接近前期启动位，怎么看都像是要走第二波，结果进去就被套。但看「机构库存」数据就一目了然，左边的两次下跌过程中，「机构库存」一直活跃，说明机构一直在积极参与，下跌就是「虚跌」；右边的两次反弹过程中，「机构库存」完全消失，说明机构根本没参与，都是「空涨」，自然没有持续性。看图4：

四、建立客观认知，少踩投资弯路

  做投资这么多年，我最大的感受就是，永远不要靠直觉做判断，尤其是不能被外面的消息、短期的走势牵着鼻子走。量化交易的核心，就是用海量的客观数据替代主观判断，把那些藏在走势背后的交易行为明明白白摆出来，帮我们剔除情绪的干扰。「机构库存」数据的作用，就是帮我们看清机构大资金有没有在积极参与交易，不用猜机构走没走，也不用猜反弹真不真，看数据就行。大家只要慢慢建立起用量化数据做判断的习惯，就会发现很多之前想不通的问题，其实都有很清晰的答案，也能少踩很多没必要的弯路。

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